灰色补偿BP神经网络预测农机总动力-以吉林省为例

• 作者: 艾洪福
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农机总动力 预测 BP神经网络 灰色理论
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: S23-0|TP183
• 字数: 3424字
• 语种: 中文

摘要

农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值，科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质，本研究应用灰色 GM （1，1）模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性，应用 BP 神经网络对灰色残差数据进行处理，补偿灰色预测结果，建立了相应的预测模型。实验表明：该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效，并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测，为相关政策制定提供了科学依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾洪福		13	91	3.0	9.0